SVM 기반 주가 예측 모델: 머신러닝 실무 적용 사례

핵심 트렌드

머신러닝, 특히 SVM(Support Vector Machine) 모델을 활용하여 주가의 다음 날 움직임(상승 또는 하락)을 예측하는 서비스 개발 사례를 소개합니다. 이는 금융 시장 분석에 AI 기술을 접목하는 실무 트렌드를 보여줍니다.

주요 변화 및 영향

• 자동화된 예측 시스템 구축: 특정 주식(AAPL, MSFT, TSLA 등)을 선택하고 예측 버튼을 누르는 간단한 인터페이스를 통해 다음 날 주가 움직임을 예측합니다.
• 다양한 피처 활용: 과거 3일간의 수익률, 단기/장기 이동 평균, 모멘텀, 변동성(이동 표준 편차) 및 인코딩된 티커 정보를 피처로 사용합니다.
• 높은 정확도 달성: 3년간의 일별 데이터를 활용한 SVM 분류기 학습 결과 약 99%의 테스트 정확도를 달성했습니다.
• 간편한 배포 및 시각화: Streamlit을 활용한 프론트엔드 개발, Scikit-learn을 이용한 모델 학습, yfinance를 통한 데이터 수집, seaborn/matplotlib을 통한 시각화 등 실무적인 기술 스택을 보여줍니다.

트렌드 임팩트

본 프로젝트는 머신러닝 모델을 실제 비즈니스 문제(주가 예측)에 적용하는 과정을 명확하게 보여주며, 개발자는 이를 통해 금융 데이터 분석 및 AI 서비스 구축에 대한 실질적인 경험을 얻을 수 있습니다.

업계 반응 및 전망

이러한 형태의 AI 기반 금융 분석 서비스는 개인 투자자 및 금융 기관에게 의사 결정 지원 도구로서의 가치를 제공하며, 향후 캔들스틱 차트 시각화, 딥러닝 모델(LSTM 등) 적용 등 고도화될 가능성이 높습니다.